2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、提高電子鼻系統(tǒng)檢測(cè)精度的方法研究重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文(學(xué)術(shù)學(xué)位)學(xué)生姓名:陳小娟指導(dǎo)教師:陳建軍講師專業(yè):通信與信息系統(tǒng)學(xué)科門(mén)類:工學(xué)重慶大學(xué)通信工程學(xué)院二O—六年四月重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文中文摘要摘要電子鼻是一種模擬生物嗅覺(jué)的仿生技術(shù),與傳統(tǒng)的檢測(cè)方法相比,電子鼻系統(tǒng)具有實(shí)時(shí)性強(qiáng)、反應(yīng)快速、性能高效等優(yōu)點(diǎn),廣泛用于空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)、食品工業(yè)、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域。對(duì)氣體的定性和定量分析,也就是對(duì)氣體類別和的濃度判定是電子鼻系統(tǒng)檢測(cè)精度的兩大重要指

2、標(biāo)。本文以空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)為應(yīng)用背景,針對(duì)提高電子鼻系統(tǒng)檢測(cè)精度的方法進(jìn)行了研宄。目前,提高電子鼻系統(tǒng)分類檢測(cè)精度的經(jīng)典方法有線性判別方法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)(SVM)等方法,這些方法廣泛用于空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)儀的定性與定量分析,都表現(xiàn)出自身特有的一些優(yōu)缺點(diǎn)。其中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在容易陷入局部最小值的問(wèn)題;支持向量機(jī)憑借其良好的分類效果而應(yīng)用廣泛,然而它對(duì)數(shù)據(jù)的特征值要求較高,SVM通常與一些特征值提取方法結(jié)合使用。然而無(wú)論是線性的主成分

3、分析(PCA)和獨(dú)立成分分析(ICA),還是非線性的核主成分分析法(KPCA)和核熵成分分析法(KECA),在特征值提取過(guò)程中都對(duì)原始特征進(jìn)行部分意向性丟失,從而無(wú)法保證對(duì)氣體原始特征的完整保留。因此,本文將深度置信網(wǎng)絡(luò)(DBN)引入電子鼻系統(tǒng)。深度置信網(wǎng)絡(luò)在應(yīng)用過(guò)程中,通過(guò)對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),自動(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取和檢測(cè),從而提高系統(tǒng)分類識(shí)別的效果。深度置信網(wǎng)絡(luò)的隱含層采用受限玻爾茲曼機(jī)(RBM)的結(jié)構(gòu),在學(xué)習(xí)和繼承了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)點(diǎn)的同

4、時(shí)克服了容易陷入局部最小值的問(wèn)題。為了體現(xiàn)深度置信網(wǎng)絡(luò)在特征值提取方面的優(yōu)勢(shì),本文將深度置信網(wǎng)絡(luò)與支持向量機(jī)結(jié)合多種特征值提取方法后的分類效果進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明DBN效果更優(yōu)。雖然DBN能提高氣體分類的檢測(cè)精度,但是不能解決溫度和濕度引起的傳感器漂移問(wèn)題。而傳感器漂移問(wèn)題是影響電子鼻系統(tǒng)檢測(cè)精度的重要因素,因此對(duì)傳感器進(jìn)行漂移補(bǔ)償對(duì)提升檢測(cè)精度有重要作用?;诙囗?xiàng)式擬合的溫濕度補(bǔ)償方法能有效減少溫度和濕度引起的漂移。但是多項(xiàng)式擬合對(duì)系數(shù)

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